全局搜索

摘要： 本文首先通过广度优先搜索和计算最大发生率,将需要探索的邻接点进行排序。然后,基于核数和最大核心度,提出了通过核数上界和最大核心度上界判断顶点是否具有提升当前核数的能力。为了寻找核数最大的包含查询点的极大连通子图,本文分别基于全局搜索和局部搜索的两种算法。基于真实数据的实验结果证明了本文提出算法的高效性和有效性。

摘要： 针对鸡群算法易陷入局部最优、出现早熟收敛等缺陷,提出了一种基于量子行为的鸡群优化算法(Quantum-Behaved Chicken Swarm Optimization, QCSO)。通过利用鸡群中的个体信息建立量子化的势阱模型,根据原鸡群更新公式得到个体最优解和全局最优解,采用蒙特卡洛随机采样完成个体极值的更新,在个体极值和全局极值附近以并列的角度进行搜索,提高了算法的局部搜索性能。同时,结合随机算法全局收敛性的判别准则,研究了基于量子行为的鸡群优化算法的收敛性,证明了QCSO是一种全局收敛的优化算法。选取4个基本的测试函数对QCSO的优化能力进行测试,结果表明QCSO的寻优性能较原算法以及传统的优化算法都有较大的提升。

摘要： 传统控制方式下,三相VSR在电网电压不平衡时的网侧电流谐波较大,且其动态性能容易受到负载扰动的影响。针对这一问题,文中提出了一种基于萤火虫优化算法的自抗扰控制策略。在系统的电流内环加入一种与对象模型无关的自抗扰控制器对其进行闭环控制,及时对系统内外扰动进行主动补偿和抑制。同时,利用萤火虫优化算法对自抗扰控制器的关键参数进行寻优整定。该算法在全局搜索目标函数最优值的同时具有较快的收敛速度,提高了系统控制性能。仿真结果表明,与传统控制方法相比,使用该方法后,网侧电流总谐波畸变率降低了3.67%,并且三相VSR的抗负载扰动能力得到了有效提高,证明了所提控制策略的正确性和有效性。

摘要： 在Premiere Pro全新的文字面板中,首次引入了语音转文字字幕工作流程。剪辑师可以按顺序搜索所有在序列中的字幕与图像,通过全局搜索(Global Search)和替换及拼写检查功能,更轻松地在具有数以百计图像的序列中更正拼写错误,从而节省处理大型项目的时间。全新的通用文本引擎(Universal Text Engine)可以让剪辑师在同一段影片中轻松使用多种语言文字和脚本。

摘要： 研究从炼钢等生产过程提炼出的含忽略工序和不相关并行机的混合流水车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标,建立整数规划模型,并提出结合全局搜索、自适应遗传算法和候鸟优化的遗传候鸟优化算法以求解该模型。在算法中采用与处理时间相关的全局搜索和随机程序以获得初始种群,提出自适应交叉和变异操作改进遗传算法解,在迭代进程中,引入基于工件、机器和工序位3种邻域搜索结构的候鸟优化算法更新最佳解。仿真实验中将遗传候鸟优化算法的实验结果与几种启发式算法进行对比,证明了模型和算法的有效性。

摘要： NN减速器传动比的分布具有离散性、非线性的特点,配齿方法决定了NN减速器的体积和传动的稳定性。在之前的研究中,大多数学者尝试找出影响传动比变化的关键参数及潜在规律,但提出的搜索方法复杂且配齿方法单一。为此,提出了一种基于改进差分进化算法的传动比搜索方法。分析了传动比问题中齿数的约束变量,利用四重循环逻辑对传动比及其配齿方法在指定范围内进行全局搜索;改进自适应差分进化算法,在进化的各个时期根据最优性状的变化过程适时调整变异算子,提出了基于最优性状变化的强制干预差分进化算法。以求解最大传动比为例,以全局搜索结果为依据,验证了利用改进差分进化算法解决NN减速器传动比问题的可能性。

摘要： 针对海鸥优化算法(SOA)求解精度较低、迭代后期收敛速度慢、易陷入早熟收敛的缺点,提出一种基于混沌映射和t-分布变异改进的海鸥优化算法(CtSOA),采用tent映射策略使初始海鸥种群均匀分布在搜索空间中,采用t-分布变异策略平衡算法的探索和开发能力,综合两种改进策略提高了算法的全局搜索精度和跳出局部极值的能力。在14个测试函数上分别与SOA、其他五种元启发式算法、单一策略改进的SOA以及其他学者改进的SOA进行对比,实验结果表明,综合两种改进策略的CtSOA具有更优的收敛精度和更快的收敛速度。

摘要： 在工程优化设计中,采用数值仿真模拟计算结构响应需耗费大量的时间和计算成本,给计算密集型的优化设计带来了巨大挑战,因此基于代理模型的序列优化设计方法得到了深入研究和广泛应用。对代理模型的序列优化方法框架进行了简要的概述;针对现有方法中存在的不足,发展了一类模型无关的混合加点准则,使优化循环过程中产生的新样本点分布在当前最小值邻域以及设计空间中交叉验证误差较大的区域,局部开发与全局搜索并行,能够更加准确地找到全局最优解;将发展的混合加点准则引入到代理模型优化框架中,并结合粒子群优化算法,提出了一种高效的代理模型优化设计方法;通过数学算例和工程算例对建议方法进行了验证。算例结果表明,与基于传统加点准则的代理模型优化设计方法比较,建议方法能够兼顾计算精度与效率,具有更好的全局寻优特性。

摘要： 本文研究给定一个图G和一个整数k,近似计算出G中所有k-点连通分量(k-VCC)。在社会网络分析中,顶点连通度是衡量社会群体凝聚力的基本指标。给定一个无向图G,k-VCC是最大的连通子图其顶点连通度至少为k。一个k-VCC有着许多优异的结构特征,如鲁棒性,紧密型以及多样性。即使现有方法是多项式时间复杂度,但是在大规模网络分析中,时间开销非常高。在现有方法的框架上,笔者提出了一种基于概率采样的算法能够近似计算出G中所有k-VCCs。大量真实数据集的实验结果证明了近似算法的高效性和有效性。

摘要： 布谷鸟搜索(CS)算法是一种新型的群智能算法,结构简单且寻优能力较强,但存在勘探与开采不平衡以及易陷入局部极值的问题。提出一种多策略调和的布谷鸟搜索(MSRCS)算法,基于概率规则选择由自适应步长和改进解更新方法组成的调和策略对布谷鸟个体进行更新,其中自适应步长引导布谷鸟在更好的方向上寻优,3种改进的解更新方法分别从自身邻域、当前最优个体和随机位置3个角度对勘探和开采进行调和,从而提升全局搜索和局部搜索在迭代过程中的适应性。在CEC2013测试集的28个基准函数上的实验结果表明,MSRCS算法至少有12个测试函数优于原始CS及其7种改进算法且排名第一,在求解单峰、多峰和组合函数问题时寻优能力更强,同时相比于3种经典群智能优化算法具有更快的收敛速度和更高的解精度。

摘要： 在基于合作目标的视觉测量系统中,常采用全局搜索进行初始化后,在后续帧中进行标记点的邻域搜索来提高系统的数据更新率.然而邻域范围的大小和运动估计的偏差限制了合作目标在帧间的移动距离,并不适合高速运动目标的实时测量.本文针对高速运动目标视觉测量的系统结构进行研究,在嵌入式平台的FPGA中实现了合作目标标记点的像素级算法.在相机图像的传输过程中完成基于双阈值全局搜索的标记点像素检测、像素区域识别、10级流水运算的质心提取、多标记点并行运算等功能,避免了邻域搜索带来的邻域设定、系统更新率、合作目标速度之间的矛盾.实验结果表明,经改进后的视觉测量系统在2048×2048分辨率、5标记点的情况下,数据更新率达到186.33fps,相比与改进前的全局搜索和邻域搜索,分别提高33.5倍和2.7倍,使视觉测量系统的应用范围扩展到高速运动目标测量领域,具有良好的应用价值。

摘要： 路径规划是当今智能控制研究领域的难题之一,本文针对无人机的航路规划问题,建立了基于智能体的无人机智能模型,在此基础上给出了无人机路径规划问题的计算模型,并在可视化的实验平台中对各算法进行了仿真与性能评估.最后,针对不同方法的优势和不足,提出运用全局搜索与局部搜索相结合的方法解决无人机路径规划问题的思路.

摘要： 针对标准粒子群优化算在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题，借助于粒子分工协作的思想，提出具有分工的粒子群优化算法。该算法的粒子依据选择概率采用5种飞行混合机制，该算法取长补短，既利用了局部信息，又考虑了整体信息，将局部搜索和全局搜索相结合，使收敛性得到提高。4个经典测试函数的仿真实验及与其他算法的比较验证了该算法的有效性。并对不同的飞行规则的概率比例情况作了测试，从而可以选择更好的概率比例。

摘要： 提出了一种新的基于自适应l(e)vy变异的极值动力学和信息融合搜索的混合算法。新算法将全局搜索和局部搜索机制有机地结合起来,在全局搜索过程中，信息融合搜索算法（IFA)作为一种群智能进化算法，能够快速地逼近近似最优解；在局部搜索过程中，通过选择近似解的最差组元进行自适应l(e)vy变异，利用极值动力学算法(EO)强大的局部搜索能力，协助IFA跳出局部极值点。将其运用于超临界水氧化去除率神经网络软测量建模，实验结果表明了方法的有效性和实用性。

摘要： 针对遗传算法中传统交叉算子交叉效率低下等缺点,提出改进型全干扰量子交叉遗传算法。与基于位置信息的经典量子全干扰交叉模型不同,改进型交叉算子通过距离比较,能够获取质量更高的候选解。通过对旅行商问题(TSP)求解的对比实验表明,改进量子交叉遗传算法能有效平衡全局搜索和局部探索,具有更强的稳定性和寻优能力。

摘要： 针对K-均值聚类方法受初始聚类中心影响，容易陷入局部最优解的问题。本文提出了一种新的粒子群优化聚类方法，该聚类方法采用改进的交叉、变异算子，使群体粒子保持品种的多样性和优良性，减小随机初始聚类中心的影响，同时结合粒子群优化算法，增加粒子群的全局搜索能力。rn 实验结果表明，本文提出的方法在稳定性和分类准确率上都有所提高。

摘要： 本文针对图像恢复中由于图像退化的原因未知或难以表达，传统的逆滤波等方法不能取得很好的效果，提出了一种改进的遗传算法(improved GA，IGA)，应用用于图像的恢复。同时针对图像的恢复，从整体入手，对遗传操作、群体策略、保持群体多样性等方面都进行了改进。其中加入混沌优化、混合选择、精英保留策略等新改进操作，使得本文提出的图像复原方法在兼顾全局搜索性能和遗传算法的收敛速度的情况下取得了较好的复原效果。

摘要： 针对遗传算法中全局搜索与局部搜索之间的矛盾,应用二进制编码具有对搜索空间表示精细、容易位值计算的特点,提出矩阵遗传算子,实现群体性对样本空间探索,从而增强遗传算法的全局搜索性能,与具有良好局部搜索性能的遗传算子组合应用,构造了基于矩阵遗传算子的优化组合遗传算法,保证了算法的全局收敛性.实验结果表明,该算法具有更好的整体寻优能力,对利用基于二进制编码遗传算法求解复杂非线性优化问题具有重要借鉴意义.

摘要： 本文采用细菌群体趋药性算法(BCC)求解电力系统无功优化问题。针对n维变量寻优问题,提出将n维空间的求解问题化简为(n-1)个二维空间求解,并给出了新的求解此二维空间的表达式;针对细菌个体与群体的搜索特点,引入自适应步长,对细菌每次移动过程中的移动步长和方向进行自适应调整;这些策略提高了算法运算速度,同时保证算法全局搜索的能力。对IEEE30节点测试,证实该法在无功优化计算中的有效性。

摘要： 本文提出一种自适应的在线跟踪算法，通过协同训练和粒子滤波算法的相互补充实现鲁棒和高效的目标跟踪。在粒子滤波的框架中。本文采用半监督的协同训练算法构建两个目标分类器并进行在线更新和相互增强，从而提高粒子滤波器的目标判别能力和对因光照、姿态变化、摄像机抖动和部分遮挡造成表观特征变化的适应能力。同时，结合重要采样的粒子滤波算法利用物体运动的时空约束务件和目标潜在的分布信息进行目标采样，不仅提高了采样的效率和准确性，缩小了分类器的搜索范围，并且能为协同训练提供更加准确可靠的训练样本。在标准测试库上的实验结果验证了算法的有效性和鲁棒性.与基于滑动窗口的全局搜索技术相比，本文算法在不降低跟踪性能的基础上将处理速度提高了25～45倍。

摘要： 在一个实施例中，一种方法包括：在网络设备处接收来自在移动设备处发起的全局搜索的搜索键，所述网络设备经由代理与所述移动设备通信，其中所述代理可操作来从所述移动设备发送的分组获取搜索键；在所述网络设备处执行针对与所述搜索键相关联的本地内容的搜索；以及从所述网络设备发送所述本地内容以用于在所述移动设备上显示。本文还公开了设备和逻辑。

摘要： 本发明公开了一种全局搜索功能实现及数据实时同步方法、装置及电子设备。所述方法包括创建数据库表，构建所述数据库表与搜索引擎文档集合的映射关系，生成配置信息；将所述配置信息存储至内存；根据所述配置信息生成所述搜索引擎的索引库以及搜索接口；基于所述配置信息将即时更新的数据存储至所述索引库并提供给所述搜索接口调用。本发明所述方法、装置及电子设备，能够实现全局搜索功能并能满足数据时效性。

摘要： 本发明公开了一种基于随机蛙跳全局搜索算法的局部阴影光伏阵列多峰最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking，MPPT)控制方法，以光伏阵列的输出电流作为算法的粒子，以光伏阵列的功率作为算法的适应度函数，通过随机蛙跳全局搜索算法这种新型快速且全局的搜索技术，高效而准确的找到光伏阵列的全局最大功率点，然后通过PWM占空比控制Boost电路来实现最大功率点跟踪。本算法可解决局部阴影下具有多峰输出特性的光伏阵列MPPT控制容易陷入局部最大功率点的难题，能准确找到全局最大功率点，并且寻优能力强，搜索精度高，易于编程实现。

摘要： 本发明公开了一种基于全局搜索的电网负荷转供方法，包括如下步骤，步骤1，获取电网模型数据和状态估计数据，并根据电网模型数据和状态估计数据将电网等效成一个无向有权图；步骤2，计算母线最大供电能力；步骤3，根据步骤1获取的电网模型数据和状态估计数据，搜索母线可行的转供路径；步骤4，获取失压母线信息，根据步骤3获取的母线可行的负荷转供路径，得到失压母线的可行的转供路径，以此作为最终的负荷转供方案。本发明能够在变电站母线发生失压后寻找可行的输电线路转供路径和母联开关转供路径，通过该方法能快速有效地制定出变电站母线失压事故下的负荷转供方案，提高调度人员对电网的管控能力，保障电网的安全稳定工作。

摘要： 本发明公开了基于差分进化算法的局部搜索和全局搜索融合方法及系统，方法包括：对种群参数进行初始化配置，生成初始种群；配置局部搜索代数计数器和全局搜索代数计数器；在种群进入局部搜索阶段时，确定局部搜索代数计数器处于上限和下限之间且子种群没有收敛后，种群进入全局搜索阶段；判断全局搜索代数计数器的值是否小于全局搜索代数的上限，若是，则重新执行全局搜索阶段；反之，则返回执行配置局部搜索代数计数器和全局搜索代数计数器的步骤，直至确定达到初始化配置的差分进化算法执行的终止条件后，结束所述差分进化算法。本发明增强了种群的收敛性和探索性，提高了搜索的全面性，高效且复杂度低，可广泛应用于数值优化技术领域。

摘要： 在一个实施例中，一种方法包括：在网络设备处接收来自在移动设备处发起的全局搜索的搜索键，所述网络设备经由代理与所述移动设备通信，其中所述代理可操作来从所述移动设备发送的分组获取搜索键；在所述网络设备处执行针对与所述搜索键相关联的本地内容的搜索；以及从所述网络设备发送所述本地内容以用于在所述移动设备上显示。本文还公开了设备和逻辑。

摘要： 本发明公开了一种基于全局搜索降噪的WiFi‑RTT定位处理系统及方法，所述的系统包括数据采集系统、数据预处理系统，反射投影模型系统，全局搜索降噪系统和定位解算系统，其中，数据采集系统将数据采集、存储至数据集中；数据预处理系统包括模式甄别监听系统、去多路径系统、降噪系统、反射投影模型系统；数据集中的数据经过数据预处理系统，减少多路径效应及高斯噪声影响，并利用反射投影处理获得伪数据，全局搜索降噪系统从统计的角度对伪数据进行处理，对相位畸变噪声进行初步消除；最后由定位解算系统获得定位结果并进行可视化处理。本发明通过全局搜索降噪模型的引入，极大地减少了相位畸变噪声对定位结果的影响，定位解算精度提高15％。

摘要： 本发明实施例提供了一种基于聚合的影视资源全局搜索方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取用户输入的搜索信息；根据所述搜索信息在第三方供应商的数据库内搜索与所述搜索信息匹配的媒资数据；根据影视资源名称进行宣传图的合并和第三方供应商的软件图标的整合，生成与各个影视资源名称对应的数据字典；在显示界面上分别显示各个影视资源名称的宣传图，并同时在所述宣传图的预定位置嵌入与所述宣传图对应第三方供应商的图标；当检测到用户点击宣传图上的第三方供应商的软件图标时，获取与所述软件图标对应的播放参数，并执行播放操作。本发明解决用户难搜和搜不到影视资源的问题，优化了搜索体验。

摘要： 本发明公开了一种基于覆盖特性分析的空间目标可见窗口全局搜索方法，涉及航空航天技术领域，包括：设计空间目标观测的模型及其参数；根据空间目标观测的模型分析观测卫星对地球的覆盖特性推导覆盖环带参数函数；利用几何关系以空间目标为中心反向搜索可见的观测卫星；根据观测卫星对空间目标的定位跟踪收敛情况设计规划时间；完成空间目标可见窗口全局搜索。本发明提供的空间目标可见窗口全局搜索方法能够迅速判断目标与多卫星的可见关系，无需通过遍历进行目标与多卫星的时间窗口，大幅度减小了可见窗口搜索的时间区间和需判断可见关系的采样点，有利于观测任务窗口输入的快速响应。

摘要： 发明提供一种全局搜索方法和装置，适于人工智能领域，该方法包括：获取搜索词条；基于预设置的全局搜索组件中的搜索逻辑遍历搜索索引文件进行全局搜索并展示搜索结果。根据所述网站元数据生成搜索索引文件；创建全局搜索组件并设置其搜索逻辑；利用所述全局搜索组件覆盖主题默认搜索框；将所述搜索组件与所述搜索索引文件关联，通过采用上述技术方案，克服了现用在内网环境中，VuePress无法支持本地全文检索的不足，不依赖于Vuepress本身的主题机制，实现公司内网可用的全文检索。